Introduction


Nous avons décidé de travailler sur deux bases de données distinctes, qui sont la probabilité de décès d’un individu homme ou femme durant l’année X. Par conséquent, un rapide coup d’oeil aux données permet de voir que plus la personne est vieille, plus cette probabilité est élevée. On remarque également que ces données restent stables durant 1914-1918 et 1939-1945. On peut en conclure que ces datasets prennent seulement en compte les mort naturels. vous pouvez retrouver tous ces travaux et les datasets en cliquant ici.


# On importe les datasets qui proviennent de Github
data_f <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/SebastienBalle/Projet_DataViz/master/Data/Death_Probabilities_of_Females_Since_1900.csv",sep=',',check.names=FALSE)
data_h <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/SebastienBalle/Projet_DataViz/master/Data/Death_Probability_of_Males_Since_1900.csv",sep=',',check.names=FALSE)

# Pour observer un apercue des données
datatable(data_f, rownames = FALSE, filter ="top", option = list(pageLength = 5, scrollX=T))


Pour visualiser au mieux ces données, nous allons réaliser 4 types de graphes différents :

- CONNECTED SCATTER PLOT : Pour visualiser, pour une année et un sexe donné, l’évolution de l’espérance de décès en fonction de l’âge.

- AREAPLOT : Il est aussi intéressant d’utiliser ce type de graphe qui rend plus parlantes les probabilités.

- STACKED AREA PLOT : Ce type de graphe nous servira pour comparer différents facteurs notamment l’espérance de décès entre l’homme et la femme pour une même année.

- SCATTER PLOT : Ce graphe, rendu interactif, peut être très efficace pour comparer l’espérance de décès d’un même sexe au cours des années.

Une première analyse


Pour la bonne utilisation des données sur ggplot2, nous avons eu besoin de les réagencer, donc d’utiliser la fonction gather.

Voici une première analyse des données en utilisant seulement l’année 1900, et qui compare les hommes et les femmes.

#On trace l'évolution de la probabilité de décés de la femme en 1900
data_f %>%  
  gather(-Year, key = Age, value = Probabilite, convert = TRUE) %>%
      filter(Year=="1900") %>%
         ggplot(aes(x=Age, y=Probabilite)) +
         geom_area(fill="skyblue", color="skyblue") +
         geom_point() +
         geom_line() +
         ggtitle("Évolution de la probabilité de décès de la femme en 1900") +
         theme_ridges()
      
#On trace l'évolution de la probabilité de décés de l'homme en 1900
data_h %>%  
  gather(-Year, key = Age, value = Probabilite, convert = TRUE) %>%
      filter(Year=="1900") %>%
         ggplot(aes(x=Age, y=Probabilite)) +
         geom_area(fill="skyblue", color="skyblue") +
         geom_point() +
         geom_line() +
         ggtitle("Évolution de la probabilité de décès de l'homme en 1900") +
         theme_ridges()


On peut en ressortir deux choses : qu’on avait très peu de chances de dépasser 100 ans en 1900 (en effet, pour passer de l’année 99 à 100, il y a 50% de chances, mais également pour passer de l’année 98 à 99, etc) et qu’il y avait tout de même plus de 10% des gens qui mouraient à la naissance.

Une analyse plus avancée

Première comparaison


Ces deux datasets permettent donc de faire au moins deux comparaisons. La première est de regarder l’évolution de la probabilité de décès d’un sexe au fil des années, et la deuxième est de regarder entre les sexes sur une ou plusieurs années choisies. Ici, intéressons-nous à l’évolution des probabilités de décès pour un sexe donné. N.B : Cette partie est particulièrement lourde et ralentie considérablement le HTML.

# on trace le graphe montrant l'évolution de l'espérance de décès de la femme à travers les années
data_f_inter <- data_f %>%  
                    gather(-Year, key = Age, value = Probabilite, convert = TRUE) %>%
                        ggplot(aes(x=Age, y=Probabilite, color=Year)) +
                        ggtitle("L'évolution de la probabilité de décès \n de la femme à travers les années") +
                        geom_point() +
                        theme_ridges()
ggplotly(data_f_inter)
# on trace le graphe montrant l'évolution de l'espérance de décès de l'homme à travers les années
data_h_inter <- data_h %>%  
                    gather(-Year, key = Age, value = Probabilite, convert = TRUE) %>%
                        ggplot(aes(x=Age, y=Probabilite, color=Year)) +
                        ggtitle("L'évolution de la probabilité de décès \n de l'homme à travers les années") +
                        geom_point() +
                        theme_ridges()
ggplotly(data_h_inter)


Sur ce graphique, on voit bien une amélioration de l’espérance de vie, certainement due à l’avancée de la médecine et une meilleur hygiène générale sur terre. En effet, le trait le plus clair (2010) semble être plus bas que celui de 1900.

Seconde comparaison


Essayons désormais de comparer l’homme et la femme, sur une même année. 

# On trie les datasets pour pouvoir les utiliser ensuite
data_f_sort<-gather(data_f,-Year,key=Age, value = Probabilite, convert=TRUE)
data_h_sort<-gather(data_h,-Year,key=Age, value = Probabilite, convert=TRUE)

# On filtre l'année 2010 et on compare les datasets de l'homme et de la femme
data_f_sort1<-filter(data_f_sort,Year=="2010")
data_h_sort1<-filter(data_h_sort,Year=="2010")
    ggplot()+
    ggtitle("Comparaison de l'espérance de décès entre l'homme et la femme en 2010") +
    geom_area(data=data_h_sort1, aes(x=Age, y=Probabilite), fill='orange', color='orange', alpha=8/9) +
    geom_area(data=data_f_sort1, aes(x=Age, y=Probabilite), fill='skyblue', color='skyblue', alpha=8/9)

# On filtre l'année 1900 et on compare les datasets de l'homme et de la femme
data_h_sort2<-filter(data_h_sort,Year=="1900")
data_f_sort2<-filter(data_f_sort,Year=="1900")
    ggplot()+
    ggtitle("Comparaison de l'espérance de décès entre l'homme et la femme en 1900") +
    geom_area(data=data_h_sort2, aes(x=Age, y=Probabilite), fill='orange', color='orange', alpha=8/9 ) +
    geom_area(data=data_f_sort2, aes(x=Age, y=Probabilite), fill='skyblue', color='skyblue', alpha=8/9 )

Ici, en orange, on a la probabilité de décès de l’homme, et en bleu, celle de la femme.

On peut tirer des ces deux graphiques, plusieurs choses :
- Plus le temps avance, plus les inégalités entre l’espérance de décés de l’homme et la femme augmentent. En effet, il apparait bien plus d’orange sur le graphique de 2010 que sur celui de 1900, preuve que les écarts sont plus importants.
- Si on regarde entre les deux graphes, on remarque une grosse différence : le pique a la naissance que l’on avait en 1900 n’existe plus en 2010, preuve de plus que la médecine s’est améliorée.

 



A work by Sébastien BALLE, Mehdi BAKKAOUI,Thomas NAIME–PLOYON

sebastien.balle@mines-ales.org / mehdi.bakkaoui@mines-ales.org / thomas.naime-ployon@mines-ales.org